package com.atguigu.gulimall.product.service.impl;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.TypeReference;
import com.atguigu.gulimall.product.service.CategoryBrandRelationService;
import com.atguigu.gulimall.product.vo.Catelog2Vo;
import com.baomidou.mybatisplus.core.toolkit.CollectionUtils;
import com.baomidou.mybatisplus.core.toolkit.StringUtils;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cache.annotation.CacheEvict;
import org.springframework.cache.annotation.CachePut;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.cache.annotation.Caching;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;

import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.core.metadata.IPage;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.atguigu.common.utils.PageUtils;
import com.atguigu.common.utils.Query;

import com.atguigu.gulimall.product.dao.CategoryDao;
import com.atguigu.gulimall.product.entity.CategoryEntity;
import com.atguigu.gulimall.product.service.CategoryService;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;


@Service("categoryService")
public class CategoryServiceImpl extends ServiceImpl<CategoryDao, CategoryEntity> implements CategoryService {

    @Autowired
    CategoryBrandRelationService categoryBrandRelationService;

    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;

    @Autowired
    RedissonClient redisson;


    @Override
    public PageUtils queryPage(Map<String, Object> params) {
        IPage<CategoryEntity> page = this.page(
                new Query<CategoryEntity>().getPage(params),
                new QueryWrapper<CategoryEntity>()
        );

        return new PageUtils(page);
    }

    @Override
    public List<CategoryEntity> listWithTree() {
        // 1. 查出所有分类
        List<CategoryEntity> entities = baseMapper.selectList(null);

        // 2. 组装成父子的属性结构
        // 2.1 找到所有的一级分类（链式编程）
        List<CategoryEntity> level1Menus = entities.stream().filter((CategoryEntity) -> {
            return CategoryEntity.getParentCid() == 0;
        }).map((menu) -> {
            menu.setChildren(getChildren(menu, entities));
            return menu;
        }).sorted((menu1, menu2) -> {
            return (menu1.getSort() == null ? 0 : menu1.getSort()) - (menu2.getSort() == null ? 0 : menu2.getSort());
        }).collect(Collectors.toList());

        return level1Menus;
    }

    @Override
    public void removeMenuByIds(List<Long> asList) {
        // TODO 1.检查当前删除的菜单是否被别的地方引用

        // 逻辑删除
        baseMapper.deleteBatchIds(asList);

    }

    @Override
    public Long[] findCatelogPath(Long catelogId) {

        List<Long> parentPath = findParentPath(catelogId, new ArrayList<Long>());
        Collections.reverse(parentPath);

        return parentPath.toArray(new Long[parentPath.size()]);
    }

    /**
     * 级联更新所有关联的数据
     * @CacheEvict: 缓存失效模式
     *      1. 同时进行多种缓存操作
     *      2. 指定删除某个分区下的所有数据   @CacheEvict(value = {"category"}, allEntries = true)
     *      3. 存储同一类型的数据， 都可以指定成同一个分区， 分区名就是默认的缓存前缀
     * @param category
     */

//    @Caching(evict = {
//            @CacheEvict(value = {"category"}, key = "'getLevel1Categorys'"),
//            @CacheEvict(value = {"category"}, key = "'getCatalogJson'")
//    })
    @CacheEvict(value = {"category"}, allEntries = true)        // 失效模式
//    @CachePut       // 双写模式
    @Transactional
    @Override
    public void updateCascade(CategoryEntity category) {

        this.updateById(category);
        categoryBrandRelationService.updateCategory(category.getCatId(), category.getName());
        // 同时修改缓存中的数据
        // 或者删除缓存 redis.del("catalogJson);; 等待下次查询等待更新
    }

    /**
     * 默认行为:
     *      1) 如果缓存中有, 方法不调用, 如果缓存中没有, 会调用方法, 最后将方法的结果放入缓存
     *      2) key是默认自动生成的: 缓存的名字 category::SimpleKey [](自主生成的Key值)
     *      3) 缓存的value的值: 默认使用jdk序列化机制, 将序列化后的数据存到redis
     *      4) 默认时间: TTL=-1(永不过期)
     *
     * 自定义操作:
     *      1) 指定生成的缓存使用的key: key属性指定, 接收一个SpEl表达式
     *              SpEL详细语法参照: https://docs.spring.io/spring-framework/docs/current/reference/html/integration.html#cache-spel-context
     *      2) 指定缓存的数据的存活时间: 配置文件中修改ttl
     *      3) 将数据保存为json格式
     *              CacheAutoConfiguration
     *              RedisCacheConfiguration
     *
     * Spring-Cache的不足:
     *      1) 读模式:
     *          缓存穿透: 查询一个null, 解决: 缓存空数据spring.cache.redis.cache-null-values=true
     *          缓存击穿: 大量并发进来, 同时查询一个正好过期的数据.  解决: 加锁, 默认是不加锁的: sync = true 加锁 解决击穿问题
     *          缓存雪崩: 大量的key同时过期. 解决: 加随机时间. 加上过期时间
     *
     *      2) 写模式:(缓存与数据库一致)
     *          1) 读写加锁
     *          2) 引入Canal中间件, 感知Mysql的更新去更新数据库
     *          3) 读多写多的直接查询数据库
     *
     *      总结: 常规数据(读多写少, 即时性\一致性要求不高的数据): 完全可以使用spring-cache(只要缓存的数据有过期时间就足够了)
     *            特殊数据: 特殊对待
     *
     * 原理:
     *      CacheManager(RedisCacheManager) -> Cache(RedisCache) -> Cache负责缓存的读写
     *
     * @return
     */
    // 每一个需要缓存的数据, 都要放到哪个名字的缓存中[缓存的分区, 按照业务的类型分]
    @Cacheable(value = {"category"}, key = "#root.method.name", sync = true)      // 当前方法的结果需要缓存, 如果缓存中有, 方法不调用, 如果缓存中没有, 会调用方法, 最后将方法的结果放入缓存
    @Override
    public List<CategoryEntity> getLevel1Categorys() {

        long l = System.currentTimeMillis();
        List<CategoryEntity> categoryEntities = baseMapper.selectList(new QueryWrapper<CategoryEntity>().eq("parent_cid", 0));
        System.out.println("消耗时间:" + (System.currentTimeMillis() - l));
        return categoryEntities;
    }

    @Cacheable(value = "category", key="#root.methodName")
    @Override
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJson() {
        System.out.println("查询了数据库...");
        List<CategoryEntity> selectList = baseMapper.selectList(null);

        // 1. 查出所有的1级分类
        List<CategoryEntity> level1Categorys = getParent_cid(selectList, 0L);

        // 2. 封装数据
        Map<String, List<Catelog2Vo>> parent_id = level1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), v -> {
            List<CategoryEntity> categoryEntities = getParent_cid(selectList, v.getCatId());
            // 封装上面的结果
            List<Catelog2Vo> catelog2Vos = null;
            if (CollectionUtils.isNotEmpty(categoryEntities)) {
                catelog2Vos = categoryEntities.stream().map(l2 -> {
                    Catelog2Vo catelog2Vo = new Catelog2Vo(v.getCatId().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName());
                    // 找二级分类的三级分类封装成vo
                    List<CategoryEntity> level3Catelog = getParent_cid(selectList, l2.getCatId());
                    if (CollectionUtils.isNotEmpty(level3Catelog)) {
                        // 封装成指定格式
                        List<Catelog2Vo.Catalog3Vo> collect = level3Catelog.stream().map(l3 -> {
                            Catelog2Vo.Catalog3Vo catalog3Vo = new Catelog2Vo.Catalog3Vo(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());
                            return catalog3Vo;
                        }).collect(Collectors.toList());
                        catelog2Vo.setCatalog3List(collect);
                    }


                    return catelog2Vo;
                }).collect(Collectors.toList());
            }
            return catelog2Vos;

        }));
        return parent_id;

    }

    // TODO 产生堆外内存溢出: OutOFDirectMemoryError
    // springboot2.0以后 默认使用lettuce作为操作redis的客户端,它使用netty进行网络通信
    // lettuce的bug导致netty堆外内存溢出 -Xmx300m: netty如果没有指定堆外内存呢, 默认使用-Xmx300m
    // 可以通过-Dio.netty.maxDirectMemory进行设置
    // 解决方案:
    //      1. 升级lettuce客户端
    //      2. 切换使用jedis
//    @Override
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJson2() {
        // 给缓存中放json字符串, 拿出的json字符串, 还要逆转为能用的对象类型: [序列化和反序列化]

        /**
         * 1. 空结果缓存: 解决缓存穿透
         * 2. 设置随机的过期时间: 解决缓存雪崩
         * 3. 加锁: 解决缓存击穿
         */


        // 加入缓存逻辑, 缓存中的数据是JSON字符串
        // JSON是跨语言 跨平台兼容的
        String catalogJSON = redisTemplate.opsForValue().get("catalogJSON");
        if (StringUtils.isEmpty(catalogJSON)) {
            System.out.println("缓存不命中...查询数据库...");
            // 缓存中没有, 查询数据库
            Map<String, List<Catelog2Vo>> catalogJsonFromDB = getCatalogJsonFromDBWithRedissonLock();

            return catalogJsonFromDB;
        }
        System.out.println("缓存命中...直接返回");
        // 转为我们指定的对象
        Map<String, List<Catelog2Vo>> result = JSON.parseObject(catalogJSON, new TypeReference<Map<String, List<Catelog2Vo>>>() {
        });



        return result;
    }


    /**
     * 缓存中的数据如何和数据库中的数据保持一致
     * 缓存数据一致性原则
     *      1) 双写模式
     *      2) 失效模式
     * @return
     */
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDBWithRedissonLock() {

        // 1. 占分布式锁, 锁的名字, 锁的粒度要越细, 越细越快
        // 锁的粒度, 具体缓存的是某个数据, 11号商品, product-11-lock  product-12-lock
        RLock lock = redisson.getLock("CatalogJson-lock");
        lock.lock();

        Map<String, List<Catelog2Vo>> dataFromDB;
        try {
            dataFromDB = getDataFromDB();
        } finally {
            lock.unlock();
        }

        return dataFromDB;

    }


    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDBWithRedisLock() {

        // 1. 占分布式锁
        String uuid = UUID.randomUUID().toString();
        Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", uuid, 300, TimeUnit.SECONDS);
        if (lock) {
            System.out.println("获取分布式锁成功...");
            // 加锁成功, 执行业务
            // 设置过期时间, 必须和加锁是同步的, 原子的
//            redisTemplate.expire("lock", 20, TimeUnit.SECONDS);
            Map<String, List<Catelog2Vo>> dataFromDB;
            try {
                dataFromDB = getDataFromDB();
            } finally {
                String script = "if redis.call(\"get\",KEYS[1]) == ARGV[1] then\n" +
                        "    return redis.call(\"del\",KEYS[1])\n" +
                        "else\n" +
                        "    return 0\n" +
                        "end";
                // 原子删锁
                redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<Integer>(script, Integer.class), Arrays.asList("lock"), uuid);
            }
            // 获取值对比+对比成功删除=原子操作  ==>  使用lua脚本解锁
//            redisTemplate.delete("lock");       // 释放锁
//            String lockValue = redisTemplate.opsForValue().get("lock");
//            if(uuid.equals(lockValue)) {
//                // 删除我自己的锁
//                redisTemplate.delete("lock");
//            }
            return dataFromDB;

        } else {
            // 加锁失败...重试. syc
            // 休眠100ms重试
            System.out.println("获取分布式锁不成功, 等待重试...");
            return getCatalogJsonFromDBWithRedisLock(); // 自旋的方式
        }
    }

    private Map<String, List<Catelog2Vo>> getDataFromDB() {
        String catalogJSON = redisTemplate.opsForValue().get("catalogJSON");
        if (!StringUtils.isEmpty(catalogJSON)) {
            Map<String, List<Catelog2Vo>> result = JSON.parseObject(catalogJSON, new TypeReference<Map<String, List<Catelog2Vo>>>() {
            });
            return result;
        }
        System.out.println("查询了数据库...");


        List<CategoryEntity> selectList = baseMapper.selectList(null);

        // 1. 查出所有的1级分类
        List<CategoryEntity> level1Categorys = getParent_cid(selectList, 0L);

        // 2. 封装数据
        Map<String, List<Catelog2Vo>> parent_id = level1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), v -> {
            List<CategoryEntity> categoryEntities = getParent_cid(selectList, v.getCatId());
            // 封装上面的结果
            List<Catelog2Vo> catelog2Vos = null;
            if (CollectionUtils.isNotEmpty(categoryEntities)) {
                catelog2Vos = categoryEntities.stream().map(l2 -> {
                    Catelog2Vo catelog2Vo = new Catelog2Vo(v.getCatId().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName());
                    // 找二级分类的三级分类封装成vo
                    List<CategoryEntity> level3Catelog = getParent_cid(selectList, l2.getCatId());
                    if (CollectionUtils.isNotEmpty(level3Catelog)) {
                        // 封装成指定格式
                        List<Catelog2Vo.Catalog3Vo> collect = level3Catelog.stream().map(l3 -> {
                            Catelog2Vo.Catalog3Vo catalog3Vo = new Catelog2Vo.Catalog3Vo(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());
                            return catalog3Vo;
                        }).collect(Collectors.toList());
                        catelog2Vo.setCatalog3List(collect);
                    }


                    return catelog2Vo;
                }).collect(Collectors.toList());
            }
            return catelog2Vos;

        }));

        // 查到的数据放入缓存, 将对象转为JSON放在缓存中
        String s = JSON.toJSONString(parent_id);
        redisTemplate.opsForValue().set("catalogJSON", s, 1, TimeUnit.DAYS);
        return parent_id;
    }


    //从数据库查询并封装分类数据
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDBWithLocalLock() {

        /**
         * 只要是同一把锁, 就能锁住需要这个锁的所有线程
         * synchronized(this) : SpringBoot所有的组件在容器中都是单例的. 能锁住
         * TODO: 本地锁: synchronized, JUC(lock) 在分布式情况下想要锁住所有 必须使用分布式锁
         */

        synchronized (this) {
            // 得到锁以后, 我们应该再去缓存中确定一次, 如果没有才需要继续查询
            return getDataFromDB();
        }

    }

    private List<CategoryEntity> getParent_cid(List<CategoryEntity> selectList, Long parent_cid) {
//        return baseMapper.selectList(new QueryWrapper<CategoryEntity>().eq("parent_cid", v.getCatId()));
        return selectList.stream().filter(item -> item.getParentCid().equals(parent_cid)).collect(Collectors.toList());
    }

    private List<Long> findParentPath(Long catelogId, ArrayList<Long> paths) {
        paths.add(catelogId);
        CategoryEntity byId = this.getById(catelogId);
        if (byId.getParentCid() != 0) {
            findParentPath(byId.getParentCid(), paths);
        }
        return paths;

    }

    private List<CategoryEntity> getChildren(CategoryEntity root, List<CategoryEntity> all) {

        // 链式lambda递归
        List<CategoryEntity> children = all.stream().filter((categoryEntity) -> {
            return root.getCatId() == categoryEntity.getParentCid();
        }).map((categoryEntity) -> {
            categoryEntity.setChildren(getChildren(categoryEntity, all));
            return categoryEntity;
        }).sorted((menu1, menu2) -> {
            return (menu1.getSort() == null ? 0 : menu1.getSort()) - (menu2.getSort() == null ? 0 : menu2.getSort());
        }).collect(Collectors.toList());
        return children;
    }

}